火山引擎谭待：大模型的超低定价，来自对技术的信心

　　“降价的基本逻辑是@#，我们有信心用技术手段降低成本@%%%@，市场也需要更低价的大模型*@#%。”

　　5月15日####，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布*%%%。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时%@*#，谈到了大模型的定价策略#%#。

　　豆包大模型的超低价格引发行业震动###。据悉#%@%#，豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens*%%，比行业便宜99.3%#@@。对此%#，谭待坦言#%#*，“降价是用技术优化成本来实现的@%@。如果只是补贴*%*@%，用亏损换收入是不可持续的##@@%，火山引擎不会走这条路#@*@#。”

　　据介绍@%@，大模型推理成本的优化@%%，技术上有很多手段@%#*。首先是模型本身**%，模型结构、训练方法都可以持续改进%@，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)@*##%，就是优化推理成本很好的解决方案#%%。

　　其次是工程上的优化*%。大模型的调用量越大*#%*@，优化推理成本的空间也越大%*#%@。以前的模型都是单机推理*@##，大模型用的是分布式推理#%%。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好#%，推理成本就会大大降低%%#@。

　　谭待进一步解释说%@@*，豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片%@%%%，这里有不同的负载%%@，可以把不同任务混合在一起#%#*%，互相错峰#*，通过智能调度把它们的利用率都跑得很高#*##，就能极大地提升资源利用率@*@*#，实现整体成本的优化*%。

　　另外以字节内部业务为例#%#，飞书的主要流量高峰在工作时间#*%，抖音在下班后休闲时间的流量更高@#*#%，这些不同业务的大模型推理%*@@，也能根据业务特点错峰使用#%%@%，就可以降低成本*%*%@。

　　对于“大模型开始价格战”的说法*@，谭待认为#%#@*，大模型市场仍在发展初期*%%%%，远远没到激烈竞争的阶段%#*@#。“池塘有多大#@，鱼就有多大**%，现在整个池塘还在培养的过程@@。”

　　“一个人现在创业@%，如果要花1万块钱调用大模型*%%@，可能会觉得有点贵*@*。我们把价格降到1%都不到##***，100块钱就能用起来*%，他的想法也就更容易尝试%@。”谭待表示***#@，企业的AI转型充满不确定性*%@*#，试错成本要尽量低@%#%，才能更快更多地实现大模型的应用落地@*##%，从而让整个行业受益##@。